【摘 要】
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独立成分分析(independent component analysis,ICA)采用一种统计隐变量模型,假设信号是由各信源线性叠加构成。为了解决功能磁共振数据(functional magnetic resonance imaging,fMRI)中由于信源非线性叠加造成的ICA检测误差,提出了基于瞬时功率的ICA方法。首先,由电流能量形式将fMRI数据推广为fMRI能量信号;然后,由血氧水平依
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院生物医学工程系,南京军区南京总医院医学影像科,佛罗里达大学精神病学和神经科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（30470510,30670600）
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独立成分分析(independent component analysis,ICA)采用一种统计隐变量模型,假设信号是由各信源线性叠加构成。为了解决功能磁共振数据(functional magnetic resonance imaging,fMRI)中由于信源非线性叠加造成的ICA检测误差,提出了基于瞬时功率的ICA方法。首先,由电流能量形式将fMRI数据推广为fMRI能量信号;然后,由血氧水平依赖(blood oxygenation level dependent,BOLD)信号与T2*信号的关系
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